数据流动的必然性伴随着日益严峻的安全风险，随着数据价值与流转规模的持续提升，企业面临的外部数据窃取、泄露、内部数据篡改、滥用等安全风险亦呈指数级增长。一方面，数据流动从传统的“一对一”模式向“多对多”交互演进，如金融数据通常会在组织内不同部门或外部合作机构之间互通，随着数据流动链路节点的增多、处理路径复杂化，导致数据安全风险也随之上升；另一方面，数据（如金融敏感数据）一旦遭到破坏或发生数据泄露对国家安全、国计民生、公共利益造成危害和影响，随着数据安全相关的立法加速推进，法律法规和行业标准要求企业建立全流程风险防控机制，强化数据安全风险监测能力，但制度落地面临跨域协同机制缺失、技术监测能力不足等现实挑战。
数据安全相关规定密集出台，数据安全风险监测工作常态化
• 《数据安全法》《个人信息保护法》明确要求组织开展数据处理活动应当加强风险监测，对数据流转进行审计和监控。
• 2023年，工信部发布《关于促进数据安全产业发展的指导意见》，提出要优化升级数据识别、分类分级、数据脱敏、数据权限管理等共性基础技术，加强数据流转分析等关键技术攻关，确保企业转型中数据有序流动与安全合规。
• 2023年7月，中国人民银行发布《中国人民银行业务领域数据安全管理办法（征求意见稿）》要求金融机构完善风险监测、评估审计、事件处置等措施，强化数据处理活动安全风险监测、风险评估与合规审计。
• 2024年12月，国家金融监督管理总局发布《银行保险机构数据安全管理办法》，指出银行保险机构应建立数据安全风险监测机制，针对特权账号滥用、内部人员异常访问、敏感数据异常流动等风险开展监测分析，并将数据安全风险监测作为常态化管理。
• 2025年1月，国家数据局发布《关于完善数据流通安全治理 更好促进数据要素市场化价值化的实施方案》，提出要加强数据流通全过程的风险监测与治理，提升数据流通风险应对能力。
当前企业普遍面临数据流动可见性缺失的安全困境
传统的数据安全体系建设大多聚焦于数据生命周期的单点技术防护和管理要求，企业普遍对于数据流动环节的风险的重视程度不高，缺乏对数据全链路流动的可知可感，对于数据拥有方和处理者来说，往往面临的是数据流动的过程“看不见”、风险“难发现”、安全“管不住”、责任“不可溯”，具体表现为：
（一）数据资产分布不清缺失动态梳理能力：企业的数据类型多样，往往分散在异构的业务系统、API 接口及数据库中。由于历史原因，企业的系统大多是孤岛式建设，随着业务系统更新迭代速度的加快，数据的类型、数量、所处的物理位置和逻辑位置都在动态变化，导致企业难以精准掌握数据的分布状态，包括承载数据的 IT资产、数据类型、存储位置、敏感等级及重要性评估等关键信息。
（二）数据流转使用不明加剧数据安全风险：一方面，数据在不同区域、不同系统间通过 API 调用形成复杂的数据流转路径，企业难以实时掌握数据跨边界的流转轨迹；另一方面，不同用户账号与权限主体（如内部员工、第三方服务商）通过业务系统访问敏感数据的行为缺乏细粒度监测，“谁通过哪个系统访问了何种数据”的关联关系模糊。这种“流转路径不透明+访问关系不闭环”的叠加效应，使得企业难以有效识别账号越权访问、敏感数据异常高频调取等内部滥用行为，最终形成“流转即失控、访问即盲区”的双重安全敞口，加剧数据泄露与合规违规风险。
（三）数据风险洞察能力不足导致溯源困难：由于无法精准掌握敏感数据的分布情况、动态流向及访问关系，企业将缺乏数据、数据库、API、用户和账户之间的多维关联分析能力，既无法实时识别敏感数据的异常暴露、涉敏API接口的异常调用、内部人员的数据访问异常行为等高危场景，也难以在数据安全事件发生后快速定位影响范围，形成“风险潜伏无感知、爆发后难溯源”的恶性循环。
（四）数据安全运营机制缺失制约管理精细化：由于无法全面掌握数据安全状况，导致风险告警无法及时处置，数据安全运营管理决策缺乏客观依据；各数据安全场景和责任主体的安全水平难以量化评估，无法持续观测和改进；缺乏统一的指标视图和运营看板，导致资源分配低效、跨部门协作困难，难以实现数据安全合规的精细化运营管理。
构建流动可视、风险可知、安全可管、责任可溯的数据流转与风险监测路径
原点安全以一体化数据安全平台 uDSP 敏感数据识别与一体化数据库审计日志的安全能力为基础，提供支持多场景的数据流转与风险监测方案，能够提供全量洞察数据资产、全域追踪数据流转、全面感知数据风险能力，高效支撑数据风险处置、数据安全运营、数据安全合规内审、数据安全应急演练等活动支持，助力企业有效应对日益严峻的数据使用、共享中的数据安全问题。
多源纳管， 全量实时洞察数据资产
• 全面识别兼容现代数据生态，自动发现数据库、数据仓库、大数据平台等数据存储系统，发现、识别数据库、表、字段，智能识别敏感数据类型并构建实时更新的敏感数据目录。
• 通过流量解析自动识别 API 端点、API 服务、API 域名等资产，支持 RESTful、gRPC、J2EE HTTP API 等多种协议，支持对 API 请求和响应内容自动识别涉及的敏感数据类型，构建实时更新的 API 资产目录。
• 多层次、多维度洞察 API 资产，包括 API 资产明细、涉敏范围和规模、访问环境、业务属性，并能够从生命周期视角实时监测新增 API 资产和休眠 API 资产。
实时绘制，全链路追踪数据流转轨迹
• 实时绘制数据流转态势，实现全链路数据流转轨迹、敏感数据流向流量、敏感数据暴露面的可知、可视、可查。
• 提供数据流转观测和调查工具，可结合涉敏类别/类型、流转节点存在风险情况等维度进行按需观测，提升敏感数据流转的感知深度。
• 数据访问关系态势可视化，实时绘制呈现由 [ 访问主体->业务场景->数据载体->敏感数据 ] 的访问关系图谱，降低数据访问权限治理的复杂性。
多维监测，立体化感知数据安全风险
• 对各类数据资产从数据资产脆弱性、威胁攻击、数据暴露面、数据权限滥用、数据访问异常行为等多维度集中呈现风险状况和趋势。
• 支持按需自定义风险监测和告警策略，提供 UEBA、精确阈值、自定义脚本三类告警策略，内置包括资产风险、权限风险、身份风险、行为风险、暴露面风险、配置风险等多种预置规则，并支持按需自定义风险监测和告警策略。
• 开放式数据集成支持监测与分析全流程，通过数据集市（基于 SQL 创建虚拟视图/物化视图实现灵活数据使用）与外部数据接入（支持文件上传/ETL富化基础数据），构建关联审计与深度分析能力。
溯源闭环，实现数据安全风险处置与持续运营
• 提供追踪溯源能力，支持对安全事件进行调查取证，可追溯在具体事件中哪个主体、在什么业务场景、访问了哪些数据，及时输出调查溯源证明材料。
• 内置数据安全运营指标实时看板，从数据安全管理范围、数据安全措施执行情况、数据安全合规风险处置情况等维度，以指标方式和报告形式进行集中呈现和定期总结，即时掌握数据安全态势，实现持续数据安全运营。
方案价值
免改造部署
无缝衔接数据安全管控产品组件，旁路部署模式，无摩擦实现全域数据流转可视与多维数据风险监测，管理平面纳管串联部署的产品组件即可快速实现精准管控，省时省力。
数据资产化
统一数据安全分析监测，实现跨云、跨地域、跨应用域、跨管理域的一体化数据流转和风险监测，将监测数据转化为企业风险治理的核心资产，为管理层提供数据安全治理的决策依据。
护航业务增长
全面提升数据资产与风险可见性，降低数据泄露风险，及时处置安全事件，满足合规要求的同时，将数据安全风险监测能力转化为企业竞争力，助力企业在数据流动与价值释放中赢得先发优势。
